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协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解 预览
1
作者 刘露萍 贾文生 蔡江华 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第8期203-209,共7页
考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说... 考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。 展开更多
关键词 NASH均衡 概率浓度选择 子粒子群算法 协同免疫子粒子群算法
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基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究 预览
2
作者 留黎钦 孙波 +1 位作者 王保云 张萍 《延边大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期141-144,共4页
为了提高量子粒子群算法(QPSO)的性能,利用差分进化对量子粒子群算法进行了优化.该优化算法(DE-QPSO)在粒子更新过程中,首先通过添加一个扰动来产生一个变异粒子,然后对变异粒子进行交叉操作产生新的试验粒子,最后对试验粒子进行选择操... 为了提高量子粒子群算法(QPSO)的性能,利用差分进化对量子粒子群算法进行了优化.该优化算法(DE-QPSO)在粒子更新过程中,首先通过添加一个扰动来产生一个变异粒子,然后对变异粒子进行交叉操作产生新的试验粒子,最后对试验粒子进行选择操作,确定进入下一次迭代的个体.用5种标准测试函数对DE-QPSO、QPSO和粒子群算法(PSO)的性能进行对比测试,结果表明DE-QPSO算法的性能明显优于PSO和QPSO算法,具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 子群算法 子粒子群算法 差分进化算法
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基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法 预览
3
作者 马占飞 杨晋 +1 位作者 金溢 边琦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期115-120,204共7页
为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,弥补由单一优化算法带来的计算精度低、易陷入局部极值等不足,将差分算法的思想引入量子粒子群算法中,提出了一种改进量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization algorithm,... 为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,弥补由单一优化算法带来的计算精度低、易陷入局部极值等不足,将差分算法的思想引入量子粒子群算法中,提出了一种改进量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization algorithm,IQPSO)和改进差分算法(Improved Difference Evolution,IDE)相融合的IQPSO-IDE算法,并将IQPSO-IDE算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数进行优化。以此为基础,设计了一种基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法。实验结果表明,IQPSO-IDE算法与传统的QPSO、GA-DE、QPSO-DE算法相比,不仅在效率上有了明显的改善,而且在网络入侵检测的正确率上分别提高了5.12%、3.05%、2.26%,在误报率上分别降低了3.31%、1.54%、0.93%,在漏报率上分别降低了1.26%、0.73%、0.52%。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 子粒子群算法 差分算法 支持向
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基于QPSO的MPPT控制研究 预览
4
作者 房俊龙 张卫丹 +4 位作者 宋朝 宁长健 张悦 高三策 张绍原 《电气传动》 北大核心 2019年第11期88-91,共4页
在复杂光照情况下,常规粒子群(PSO)算法实现的最大功率点跟踪(MPPT)用时较长,且易陷入局部极值,导致功率损失较为严重。针对此现象,引入量子粒子群(QPSO)算法对MPPT进行控制,并提出有效的收敛条件和重启条件;在无阴影、静态阴影和动态阴... 在复杂光照情况下,常规粒子群(PSO)算法实现的最大功率点跟踪(MPPT)用时较长,且易陷入局部极值,导致功率损失较为严重。针对此现象,引入量子粒子群(QPSO)算法对MPPT进行控制,并提出有效的收敛条件和重启条件;在无阴影、静态阴影和动态阴影3种光照情况下,分别对PSO和QPSO的MPPT控制进行仿真对比。分析表明:无论在何种光照情况下,基于QPSO的MPPT控制收敛速度更快,追踪效果更好,能够有效提高光伏阵列的光电转化效率。 展开更多
关键词 子群算法 子粒子群算法 最大功率点跟踪
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基于QPSO优化模糊—SVM的电站锅炉燃煤结渣特性预测 预览
5
作者 任林 王东风 《山东电力技术》 2019年第7期38-43,60共7页
选取电站锅炉结渣的7个影响因素作为燃煤结渣特性的判断指标。将5种模糊隶属度函数与支持向量机结合,构成模糊—支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,并采用量子粒子群算法分别优化隶属度函数的参数,以实际电站锅炉结渣数据作... 选取电站锅炉结渣的7个影响因素作为燃煤结渣特性的判断指标。将5种模糊隶属度函数与支持向量机结合,构成模糊—支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,并采用量子粒子群算法分别优化隶属度函数的参数,以实际电站锅炉结渣数据作为训练样本对优化后的模型进行训练,并对给定的10组测试样本进行预测。实验结果表明,量子粒子群算法优化后的模型预测准确率显著提高。将5个优化后的模糊—SVM模型组成专家诊断系统,采取投票机制确定燃煤结渣程度,此方法的预测准确度更高,可信度更好。 展开更多
关键词 结渣特性 模糊-SVM 子粒子群算法 隶属度函数
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量子粒子群算法优化相关向量机的轴承故障诊断 预览 被引量:2
6
作者 吕维宗 王海瑞 舒捷 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期6-11,16共7页
人为因素对传统滚动轴承故障诊断方法有比较大的影响,并且故障起因比较复杂。针对此问题提出用基于量子粒子群(QPSO)算法优化的相关向量机(RVM)进行滚动轴承故障诊断。采用总体平均经验模态分解(EEMD)方法来处理滚动轴承的振动信号,分... 人为因素对传统滚动轴承故障诊断方法有比较大的影响,并且故障起因比较复杂。针对此问题提出用基于量子粒子群(QPSO)算法优化的相关向量机(RVM)进行滚动轴承故障诊断。采用总体平均经验模态分解(EEMD)方法来处理滚动轴承的振动信号,分解后可以得到很多内禀模态函数(IMF)。再把IMF能量作为特征向量输入到QPSA-RVM诊断器中对滚动轴承的故障进行准确诊断。实验结果显示:该模型可以更快地实现对滚动轴承故障的准确识别,证明了该模型的稳定性及高效性。与支持向量机(SVM)分析对比后,进一步体现出RVM方法在智能故障诊断领域中具有优势。 展开更多
关键词 子粒子群算法 故障诊断 相关向 EEMD
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基于改进BP神经网络和ELM的大数据分类方法 预览
7
作者 曲延涛 黄博南 韩勇超 《信息记录材料》 2019年第6期174-176,共3页
在当今信息科技发展的背景下,大数据的数量和种类越来越多,为了更好的利用不同类别的大数据,本文提出了一种基于改进BP神经网络和ELM的大数据分类方法.首先,利用改进的BP神经网络对原始大数据做预处理,剔除不良数据,为后续的大数据分类... 在当今信息科技发展的背景下,大数据的数量和种类越来越多,为了更好的利用不同类别的大数据,本文提出了一种基于改进BP神经网络和ELM的大数据分类方法.首先,利用改进的BP神经网络对原始大数据做预处理,剔除不良数据,为后续的大数据分类提供准确有效的数据。然后,利用量子粒子群算法(QPOS)对ELM算法进行优化,加速其训练过程.最后,将预处理的数据输入到训练好的极限学习内,实现大数据的优化分类.仿真结果表明,采用该算法进行大数据分类,准确性较高,误分类的概率较低,为人类提高了大数据的利用价值. 展开更多
关键词 大数据 BP神经网络 ELM 子粒子群算法 优化分类
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改进的四旋翼单神经元PID控制器 预览
8
作者 孙寅杰 周晓燕 《电工技术》 2019年第2期10-11,共2页
姿态控制是四旋翼飞行器的重要组成部分,是能够在空中平稳飞行的前提。但传统控制器为PID控制,其参数不能在线调整,影响调整品质。单神经元PID虽具有自学习和自适应的能力,但其调节参数会造成超调量过大、响应速度变差问题。因此,本文... 姿态控制是四旋翼飞行器的重要组成部分,是能够在空中平稳飞行的前提。但传统控制器为PID控制,其参数不能在线调整,影响调整品质。单神经元PID虽具有自学习和自适应的能力,但其调节参数会造成超调量过大、响应速度变差问题。因此,本文引入了量子粒子群算法进行参数优化,可以通过自身粒子的不断更新最终筛选出符合调节的粒子,能够有效解决单神经元PID存在的调节问题。通过搭建MATLAB/SIMULINK模型,并与单神经元PID控制器比较,仿真结果验证了本文设计控制器的有效器具有较好的响应速度、抗干扰性、鲁棒性。 展开更多
关键词 姿态控制 单神经元PID 子粒子群算法
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基于改进量子粒子群算法的纸浆浓度控制系统 预览
9
作者 郑飞 汤兵勇 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第5期196-201,共6页
目的 为了克服传统PID控制在具有大时滞性、非线性等特点的纸浆浓度控制系统中性能不足和参数调整困难等问题,研究参数在线调整的方法。方法 在传统PID控制的基础上,结合量子粒子群仿生算法(QPSO),提出一种量子粒子群算法优化的传统PID... 目的 为了克服传统PID控制在具有大时滞性、非线性等特点的纸浆浓度控制系统中性能不足和参数调整困难等问题,研究参数在线调整的方法。方法 在传统PID控制的基础上,结合量子粒子群仿生算法(QPSO),提出一种量子粒子群算法优化的传统PID控制器参数,并应用于纸浆浓度控制系统;同时对基本量子粒子群算法进行改进,引入交叉算子,并将该控制算法应用到纸浆浓度控制系统中,并与传统控制进行对比。结果 与传统PID控制和基本量子粒子群优化的PID相比较,改进的优化算法能够得到更加令人满意的控制效果,具有系统超调量小、响应速度快、鲁棒性高等优良的性能。结论 基于改进的量子粒子群优化算法的纸浆浓度控制系统可有效控制纸浆浓度,能够明显提高系统的控制精度等性能指标,更好地满足实际应用的要求。 展开更多
关键词 纸浆浓度 时滞性 传统PID控制 子粒子群算法 交叉算子 参数优化
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QPSO与FCM融合的协同过滤推荐算法 预览
10
作者 王晓云 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第6X期284-287,共4页
针对以往的推荐算法中存在的"冷启动"和"数据稀疏性"问题提出了一种QPSO(Quantum behaved Particle Swarm Op-timization)聚类与协同过滤相结合的推荐算法。该算法首先用QPSO聚类产生中心聚点来解决模糊C均值聚类... 针对以往的推荐算法中存在的"冷启动"和"数据稀疏性"问题提出了一种QPSO(Quantum behaved Particle Swarm Op-timization)聚类与协同过滤相结合的推荐算法。该算法首先用QPSO聚类产生中心聚点来解决模糊C均值聚类中初始聚类中心选择问题,并引入罚函数的思想来确立目标函数,再联合项目隶属度矩阵和稀疏的用户项目评分矩阵构造出用户项目簇矩阵。最后使用协同过滤算法对用户项目簇矩阵进行处理,得到目标用户的推荐项目集合。使用平均绝对误差和综合评价指标F对该算法进行验证,实验结果表明,该算法不仅解决了传统FCM(Fuzzy c-means)算法初始中心选择问题,还解决了协同过滤推荐中存在的数据稀疏和冷启动问题,推荐精度也得到了极大提高。 展开更多
关键词 子粒子群算法 模糊C均值聚类 协同过滤 视频推荐
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订单共享下的多中心逆向物流路径优化 预览
11
作者 罗浩 李想 吉敏全 《物流科技》 2019年第10期45-48,56共5页
逆向物流的路径优化对降低回收成本具有重要意义,而回收成本直接影响着逆向物流行业的发展。本文针对逆向物流多中心的回收问题,基于共享订单协同回收的回收网络模式,在考虑逆向物流过程中的运输成本以及客户满意度的基础上以油耗和时... 逆向物流的路径优化对降低回收成本具有重要意义,而回收成本直接影响着逆向物流行业的发展。本文针对逆向物流多中心的回收问题,基于共享订单协同回收的回收网络模式,在考虑逆向物流过程中的运输成本以及客户满意度的基础上以油耗和时间惩罚成本最小化为目标建立了车辆回收路径规划模型,并利用量子粒子群算法精度较高和收敛速度较快的优势对模型进行求解。最后通过算例分析证明了模型和算法的可行性和有效性,以期对多回收中心的逆向物流路径规划问题提供理论参考和实践指导。 展开更多
关键词 订单共享 多回收中心 逆向物流路径优化 子粒子群算法
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工程项目工期-成本-质量-安全水平综合优化研究 预览
12
作者 李万庆 邱幸运 孟文清 《工程管理学报》 2019年第2期136-140,共5页
目前工程项目多目标优化的相关研究中,较少考虑工期、成本、质量等目标与安全水平之间的联系.针对这一不足,在分析工序安全水平影响因素的基础上,得到了成本—安全水平优化模型,并将安全目标引入工期—成本—质量优化模型,构建了工期—... 目前工程项目多目标优化的相关研究中,较少考虑工期、成本、质量等目标与安全水平之间的联系.针对这一不足,在分析工序安全水平影响因素的基础上,得到了成本—安全水平优化模型,并将安全目标引入工期—成本—质量优化模型,构建了工期—成本—质量—安全水平均衡优化模型.为了有效求解该型,引入了量子粒子群算法,结合工程实例进行模拟仿真,得到工期、成本、质量与安全水平的一系列Pareto解,并进行方案决策,结果表明得到的Pareto解集能为项目管理者的决策提供有效支持,量子粒子群优化算法在求解该模型方面是有效性的. 展开更多
关键词 工程项目 多目标优化 子粒子群算法
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差分量子粒子群算法的分数阶混沌系统参数估计
13
作者 董泽 马宁 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1664-1673,共10页
为了精确估计分数阶混沌系统的未知参数,提出一种基于差分特征的量子粒子群优化算法:在量子粒子群算法基础上引入变异交叉选择操作,增加种群变化的多样性,提高对个体极值信息的利用水平,避免粒子后期陷入局部最优;利用多邻域局部搜索策... 为了精确估计分数阶混沌系统的未知参数,提出一种基于差分特征的量子粒子群优化算法:在量子粒子群算法基础上引入变异交叉选择操作,增加种群变化的多样性,提高对个体极值信息的利用水平,避免粒子后期陷入局部最优;利用多邻域局部搜索策略提高算法搜索精度。将所提算法用于求解5个测试函数,取得了良好的搜索效果。以分数阶Lorenz混沌系统和分数阶Chen混沌系统作为辨识对象,利用本文所提算法进行未知参数估计,估计结果表明本文算法具有优良的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 分数阶混沌系统 参数估计 子粒子群算法 差分进化 多邻域搜索
基于量子粒子群算法的混沌系统同步控制及参数辨识
14
作者 石建平 杨兰天 刘丹 《计算物理》 CSCD 北大核心 2019年第2期236-244,共9页
针对异结构且参数未知混沌系统的同步控制,设计同步控制器并对误差系统的稳定性进行理论分析.通过合理选择优化目标函数,利用量子粒子群算法高效的全局寻优能力,实现混沌系统的未知参数辨识,有效降低同步控制器的开发难度.以R?ssler混... 针对异结构且参数未知混沌系统的同步控制,设计同步控制器并对误差系统的稳定性进行理论分析.通过合理选择优化目标函数,利用量子粒子群算法高效的全局寻优能力,实现混沌系统的未知参数辨识,有效降低同步控制器的开发难度.以R?ssler混沌系统与Lorenz混沌系统的异结构同步为研究对象,进行数值仿真实验,结果表明该方法能够实现驱动-响应系统的快速混沌同步及系统未知参数的准确辨识,并验证该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 混沌系统 参数辨识 异结构 混沌同步 子粒子群算法
基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法 预览
15
作者 徐小亚 刘彩红 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第4期145-147,共3页
针对当前舰船无线网络路由方法存在的数据传输时延大,舰船无线网络路由的可靠性差等问题,设计了基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法。首先分析了舰船无线网络路由方法的工作机理,然后根据舰船无线网络传输的要求将用户服务划分为... 针对当前舰船无线网络路由方法存在的数据传输时延大,舰船无线网络路由的可靠性差等问题,设计了基于量子粒子群算法的舰船无线网络路由方法。首先分析了舰船无线网络路由方法的工作机理,然后根据舰船无线网络传输的要求将用户服务划分为3大类,并对舰船无线网络传输性能指标进行分析,最后采用量子粒子群算法建立无线网络传输路由,并通过仿真实验分析了舰船无线网络传输的各项性能指标,结果表明,本文方法减少了舰船无线网络路由中的数据传输时延,提高了舰船无线网络数据传输可靠性,改善了舰船无线网络通信质量,无线网络通信的整体效果要明显优于当前其他舰船无线网络路由方法。 展开更多
关键词 舰船无线网络 数据路由 子粒子群算法 数据传输时延
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基于联盟区块链交易平台的电动汽车有序充电相对鲁棒优化 预览
16
作者 王惠洲 于艾清 《中国电力》 CSCD 北大核心 2019年第8期126-134,共9页
为了应对电动汽车充电和风光出力的不确定性以及分散化电力交易的风险,提出基于联盟区块链技术的电动汽车充电交易平台和考虑风光出力的电动汽车有序充电策略,并且用相对鲁棒优化的方法来处理风光出力的不确定性。首先应用联盟区块链技... 为了应对电动汽车充电和风光出力的不确定性以及分散化电力交易的风险,提出基于联盟区块链技术的电动汽车充电交易平台和考虑风光出力的电动汽车有序充电策略,并且用相对鲁棒优化的方法来处理风光出力的不确定性。首先应用联盟区块链技术构建电动汽车充电交易平台;然后应用相对鲁棒优化技术来处理不确定的风光出力,建立考虑风光出力不确定性的电动汽车有序充电相对鲁棒优化模型;最后通过量子粒子群算法对相对鲁棒优化模型进行求解。安全性分析证明了交易平台的可靠性和安全性,仿真结果验证了模型的正确性和算法的有效性。 展开更多
关键词 联盟区块链 电动汽车 有序充电 相对鲁棒优化 不确定性 子粒子群算法
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基于量子粒子群算法的物流配送中心选址 预览
17
作者 生力军 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第11期183-187,共5页
在物流系统网络中,物流配送中心地址的优化选择不但能够高效及时地完成物资的配送,而且能使得配送成本和仓储成本等运营成本最小化,显著提高物流管理的效率和能力。针对物流配送中心选址最优解的问题,通常采用经典粒子群算法解决,但其... 在物流系统网络中,物流配送中心地址的优化选择不但能够高效及时地完成物资的配送,而且能使得配送成本和仓储成本等运营成本最小化,显著提高物流管理的效率和能力。针对物流配送中心选址最优解的问题,通常采用经典粒子群算法解决,但其有易早熟收敛和仅能得到局部最优解的缺陷。为了克服此缺点,将量子进化算法融入经典粒子群算法中,采用量子理论中独有的叠加态和概率幅特性,粒子最优位置的搜寻采用量子自旋门完成,粒子位置的多样性变异采用量子非门完成,以免出现局部最优解和早熟收敛缺陷。实验结果表明,与经典粒子群算法相比,量子粒子群算法在最优解的搜寻能力和优化效率方面更具有优势,能够优化配送中心的地址选取,从而减少物流运营的总成本,提高物流配送的效率,优化物流管理系统。 展开更多
关键词 物流配送 选址 子粒子群算法 叠加态 概率幅
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基于量子粒子群优化的DV-Hop算法研究 预览 被引量:1
18
作者 张中芳 张玲华 《计算机技术与发展》 2018年第5期81-85,共5页
粒子群算法是一种参数少,形式简单的群体智能算法,但存在局部收敛和参数选择困难的缺陷,因此融合其他的智能方式来处理这些缺陷,提出一种具有量子行为的粒子群优化算法。针对无线传感器网络(WSN)定位算法中经典DVHop算法运用最小二乘... 粒子群算法是一种参数少,形式简单的群体智能算法,但存在局部收敛和参数选择困难的缺陷,因此融合其他的智能方式来处理这些缺陷,提出一种具有量子行为的粒子群优化算法。针对无线传感器网络(WSN)定位算法中经典DVHop算法运用最小二乘法的估计误差过大、粒子群(PSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种改进量子粒子群算法与DV-Hop的融合算法。该算法采用具有量子行为的粒子群算法(QPSO)来代替粒子群算法,利用该算法易收敛于全局最优值和高速收敛性的特点,对DV-Hop算法中未知节点的估计结果进行优化和修正。仿真结果表明,相比传统DV-Hop和PSO-DVHop算法,该算法的定位精度高,稳定性好,收敛速度快,具有一定的优越性和可行性。 展开更多
关键词 子群算法 子粒子群算法 DV-HOP定位算法 高速收敛 无线传感器网络
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采用量子粒子群算法耦合差分进化算法优化BP神经网络的铣床热误差预测研究 预览 被引量:1
19
作者 吴金文 王玉鹏 周海波 《制造技术与机床》 北大核心 2018年第6期105-109,共5页
针对铣床主轴运行产生的热误差问题,采用改进BP神经网络预测模型,并对预测结果进行验证。融合量子粒子群算法和差分进化算法的各自优点,给出混合算法寻优操作流程。分析BP神经网络结构,给出改进BP神经网络优化流程图,构造铣床热误差适... 针对铣床主轴运行产生的热误差问题,采用改进BP神经网络预测模型,并对预测结果进行验证。融合量子粒子群算法和差分进化算法的各自优点,给出混合算法寻优操作流程。分析BP神经网络结构,给出改进BP神经网络优化流程图,构造铣床热误差适应度函数,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。通过具体实例对铣床热误差进行实验验证,预测结果显示:BP神经网络预测偏差值较大,在Y轴、Z轴方向预测产生的偏差最大值分别为7.3μm和7.5μm,改进BP神经网络预测偏差值较小,在Y轴、Z轴方向预测产生的偏差最大值分别为2.8μm和2.9μm。同时,改进BP神经网络预测铣床热误差与实际偏差值波动较小。采用改进BP神经网络预测铣床热误差精度较高,可以提高主轴加工工件的精度。 展开更多
关键词 子粒子群算法 差分进化算法 BP神经网络 铣床 热误差
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基于量子粒子群的柑橘果实图像约束聚类分割算法 预览
20
作者 龙金辉 丁汀 《江苏农业科学》 2018年第8期205-208,共4页
为降低果蔬采摘机器人图像处理系统的分割错误率,提出基于量子粒子群的柑橘果实图像约束聚类分割算法。首先,将读入的RGB模式柑橘果实彩色图像转换成灰度图像;然后采用具有随机遍历性的量子粒子群全局寻优策略,结合对图像中的少量模糊... 为降低果蔬采摘机器人图像处理系统的分割错误率,提出基于量子粒子群的柑橘果实图像约束聚类分割算法。首先,将读入的RGB模式柑橘果实彩色图像转换成灰度图像;然后采用具有随机遍历性的量子粒子群全局寻优策略,结合对图像中的少量模糊和不确定点具有良好适应性的约束聚类方法,对柑橘图像进行分割。从采集的柑橘果实彩色图像中分别取遮挡柑橘图像与重叠柑橘图像,使用本算法进行分割试验,并分别与OTSU算法、模糊聚类图像分割算法、量子粒子群图像分割算法进行比较试验。结果表明,本算法具有更低的分割错误率以及更高的峰值信噪比。 展开更多
关键词 图像分割 子粒子群算法 约束聚类 柑橘果实图像分割 约束聚类分割算法 全局寻优策略
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